Abstract:Abstract: Community Service Activities in the form of internet and network training in SMA Negeri 1 Air Joman aims to increase students' knowledge of network technology and the benefits of internet and encourage students…
to be able to independently manage network and internet. The training method used is the form of training in the classroom by using lecture, discussion and question and answer methods as well as network practice directly. The lecture method used is intended to provide a theoretical explanation of internet and network material. Discussion methods are used to explore students' understanding of the material given in the lecture. Practice method is used to show directly how to make a network cable. Benefits derived from this training activity is the students are able to make a network connection with cable and know the benefits of the internet.
Keywords: Internet, Networking, Community Service, students
Abstrak: Kegiatan Pengabdian Pada Masyarakat berupa pelatihan internet dan jaringan di SMA Negeri 1 Air Joman bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan siswa terhadap teknologi jaringan dan manfaat dari internet serta mendorong siswa agar mampu dengan mandiri mengelola jaringan dan internet. Metode pelatihan yang digunakan adalah bentuk pelatihan di dalam kelas dengan menggunakan metode ceramah, diskusi dan Tanya jawab serta praktek jaringan secara langsung. Metode ceramah yang digunakan dimaksudkan untuk memberikan penjelasan secara teori terhadap materi internet dan jaringan. Metode diskusi digunakan untuk menggali pemahaman siswa terhadap materi yang diberikan secara ceramah. Metode praktek digunakan untuk menunjukan langsung cara membuat kabel jaringan. Manfaat yang diperoleh dari kegiatan pelatihan ini adalah siswa mampu membuat koneksi jaringan dengan kabel serta mengetahui manfaat dari internet.
Kata kunci:Internet, Jaringan, PKM, siswa
Abstract:Abstrak: Bentuk aplikasi dari serangkaian teori pendidikan yang telah dipelajari di dalam kampus tentunya akan lebih bermanfaat apabila teori-teori ilmu tersebut kita bagi kepada masyarakat. Kegiatan inilah yang disebut…
dengan pengabdian kita kepada masyarakat. Sebagai seorang akademisi baik dosen dan mahasiswa harus mampu bekerjasama dalam meujudkan Tri Darma perguruan tinggi dimana tempat kita membagi dan menimba ilmu pengetahuan. Pengabdian kepada masyarakat adalah tindakan nyata yang dapat kita lakukan untuk menambah wawasan masyarakat terhadap informasi yang akan kita bagikan, sehingga membawa kontribusi positif dalam masyarakat. Apalagi sekarang lagi hangat-hangatnya memperbincangkan tentang pemilihan kepala daerah, oleh karena itu penyuluhan tentang kepemimpinan dianggap perlu untuk di sosialisasikan kepada masyarakat. Harapan kedepannya adalah masyarakat mampu memilih pemimpin yang dapat menjadi contoh baik dalam setiap tindakan dan perkataannnya. Masyarakat diharapkan lebih hati-hati dalam memilih calon kepala daerah, tidak mudah terpengaruh citra dan kekuasaan yang dapat mendatangkan kerudian dalam masyarakat itu nantinya. Selain itu masyarakat tidak perlu takut terhadap tekanan yang mungkin saja datang untuk memaksa memilih jagoan mereka, masyarakat harus mendapatkan pencerahan tentang bagaimana hukum itu berlaku di kalangan masyarakat. Untuk itu selain membahas masalah kepemimpinan Universitas asahan juga bekerjasama dengan Yayasan Lembaga Bantuan Hukum – Cakrawana Nusantara Indonesia untuk memberi pemahaman kepada masyarakat tentang hukum, apa yang harus dilakukan masyarakat apabila tersangkut permasalahan hukum di lingkungannya, mengetahui hak dan kewajibannya dalam mentaati hukum tersebut. Harapan terbesarnya masyarakat di desa antara tidak tabu lagi terhadap permasalahan hukum, masyarakat desa antara berani untuk menghadapai permasalahan hukum yang mereka hadapi, masyarakat desa antara mampu memilih pemimpin yang tepat untuk memimpin daerah mereka.
Kata kunci: Kepemimpinan, Bantuan Hukum, Masyarakat Marginal
Abstract: The application form of a series of educational theories that have been studied on campus will certainly be more useful if the theories of science are shared for the community. This activity is called our devotion to the community. As an academic both lecturers and students should be able to work together in realizing Tri Darma college where we share and gain knowledge. Community service is a real action that we can do to increase society's insight into the information we will share, thus bringing a positive contribution to society. Especially now more warmly discussed about the election of regional heads, therefore counseling about leadership is considered necessary for the socialization to the community. The future expectation is that people are able to choose leaders who can be good examples in every action and perfomance. The community is expected to be more careful in choosing candidates for regional heads, not easily influenced by the image and power that can bring in the society later. In addition people should not be afraid of the pressures that might come to force their heroes, the public should get an enlightenment about how the law applies to the public. In addition to discussing the issue of leadership, the University of Asahan also cooperates with the Legal Aid Foundation - Cakrawana Nusantara Indonesia to provide an understanding to the public about the law, what should the community do when it comes to legal issues in its environment, knowing its rights and obligations in complying with the law. The greatest hope of the community in the village between no longer taboo on legal issues, the villagers between daring to face the legal problems they face, the villagers between able to choose the right leader to lead their area.
Keywords: Leadership, Legal Aid, Marginal Society
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
Abstract:Abstract: Obesity is an escalating global health concern, with unhealthy lifestyle patterns contributing significantly to its development. This study aims to evaluate and compare three clustering techniques for categorizing…
ing lifestyle patterns and obesity-related factors: K-Means, Agglomerative Clustering, and Gaussian Mixture Model (GMM). The data used in this study is sourced from the Food Nutrition dataset, which includes variables such as dietary habits, physical activity, and socio-economic status. The three clustering methods were assessed using evaluation metrics such as Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), and Calinski-Harabasz Index (CHI). The findings revealed that K-Means exhibited the best performance in terms of cluster separation with a Silhouette Score of 0.5559, while GMM showed better flexibility in handling more complex data. Although Agglomerative Clustering produced acceptable results, it had a higher overlap between clusters compared to the other methods. This study offers valuable insights into selecting the most appropriate clustering technique based on the data characteristics.
Keywords: agglomerative; clustering; GMM; k-means; lifestyle patterns; obesity
Abstrak: Obesitas menjadi masalah kesehatan yang semakin meningkat di seluruh dunia, dengan pola hidup yang tidak sehat berperan besar dalam perkembangannya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode clustering dalam mengelompokkan pola gaya hidup dan faktor yang memengaruhi obesitas, yaitu K-Means, Agglomerative Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Data yang digunakan diperoleh dari dataset Food Nutrition yang mencakup informasi terkait pola makan, aktivitas fisik, serta faktor sosial-ekonomi. Ketiga metode tersebut diuji dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki kinerja terbaik dalam hal pemisahan klaster, dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.5559, sementara GMM lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. Meskipun Agglomerative Clustering memberikan hasil yang dapat diterima, tumpang tindih antar klaster lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pemilihan metode clustering yang tepat berdasarkan karakteristik data yang digunakan.
Kata kunci: agglomerative; clustering; GMM; k-means; obesitas; pola gaya hidup
Abstract:Abstract: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: The policy to increase the Rural and Urban Land and Building Tax (PBB-P2) in Indonesia often elicits mixed reactions from the public. Some support it because they believe it can strengthen regional fiscal capacity,…
ity, while others reject it because they are concerned that it will increase the economic burden on the community. Understanding public sentiment towards this policy is important for evaluating the effectiveness of the policy and formulating appropriate communication strategies. This study aims to analyze public sentiment towards the PBB-P2 increase policy using data uploaded on Platform X (Twitter). The data were collected through crawling with the keyword “building tax,” then processed through several preprocessing stages before classifying tweets into positive and negative sentiments. Two models were used: Support Vector Machine (SVM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Results show that SVM outperformed BiLSTM, achieving training accuracy of 99.4% and testing accuracy of 85.9%, with accuracy 0.8595, precision 0.8536, recall 0.8595, and F1-score 0.8449. Meanwhile, BiLSTM achieved training accuracy of 86.9% and testing accuracy of 82.9%, with accuracy 0.8294, precision 0.8150, recall 0.8294, and F1-score 0.8080. These findings suggest SVM is more effective in classifying public sentiment and can support better evaluation of regional tax policies.
Keywords: sentiment analysis; PBB-P2; BiLSTM; SVM; X platform
Abstrak: Kebijakan kenaikan tarif Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBB-P2) di In-donesia sering memunculkan beragam reaksi dari masyarakat. Sebagian mendukung karena dianggap dapat memperkuat kapasitas fiskal daerah, sementara lainnya menolak karena kha-watir menambah beban ekonomi masyarakat. Pemahaman terhadap sentimen publik atas ke-bijakan tersebut penting untuk mengevaluasi efektivitas kebijakan dan merumuskan strategi komunikasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan kenaikan PBB-P2 menggunakan data unggahan di Platform X (Twitter). Data dik-umpulkan melalui proses crawling dengan kata kunci “pajak bangunan” kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing sebelum diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Dua model digunakan dalam penelitian ini, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan BiLSTM, dengan akurasi pelatihan 99,4% dan akurasi pengujian 85,9%. Nilai akurasi 0,8595, precision 0,8536, recall 0,8595, dan F1-score 0,8449. Sementara itu, BiLSTM memperoleh akurasi pelatihan 86,9% dan akurasi pengujian 82,9%, dengan akurasi 0,8294, precision 0,8150; recall 0,8294; dan F1-score 0,8080. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik serta dapat mendukung evaluasi kebijakan pajak daerah dengan lebih baik.
Kata kunci: analisis sentimen; PBB-P2; BiLSTM; SVM; platform X
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM
Abstract:Abstract: The Ministry of Education, Culture, Research, and Technology, has developed guidelines for the Internal Quality Assurance System or known as SPMI, that is being implemented through the Internal Quality Audit (IQA)…
QA) with the PPEPP cycle, namely Determination (P), Implemen-tation (P), Evaluation (E), Control (P), and Improvement (P). Some universities have implemented IQA with system. The problem is that the system does not line well with the PPEPP cycle, which results in unsatisfactory audit results. The purpose of this study is to evaluate how well the university-owned AQI system features in line the PPEPP cycle and to highlight development opportunities. The method used Feature Oriented Domain analysis (FODA) and Acceptance Testing. This study delivered an analysis of IQA system features that consistent with PPEPP. The FODA results were validated by expert and tested with User Acceptance Test (UAT) with 89.98% user response that the system is acceptable. The research contributes to universities' understanding of the features necessary in the AQI system, which has an impact on the perfection of the university AQI system design in accordance with the PPEPP cycle.
Keywords: FODA; IQA system; PPEPP cycle; SPMI
Abstrak: Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi telah menyusun pedoman Sistem Penjaminan Mutu Internal atau yang dikenal dengan SPMI, yang diimplementasikan melalui Audit Mutu Internal (AMI) dengan siklus PPEPP, yaitu Penetapan (P), Pelaksanaan (P), Evaluasi (E), Pengendalian (P), dan Peningkatan (P). Beberapa perguruan tinggi telah mengimplementasikan AMI dengan sistem. Permasalahannya, sistem tersebut tidak sejalan dengan siklus PPEPP, sehingga hasil audit kurang memuaskan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi seberapa baik fitur sistem AMI milik perguruan tinggi sejalan dengan siklus PPEPP dan menyoroti peluang pengembangan. Metode yang digunakan adalah analisis Feature Oriented Domain (FODA) dan Acceptance Testing. Penelitian ini menghasilkan analisis fitur sistem AMI yang konsisten dengan PPEPP. Hasil FODA divalidasi oleh ahli dan diuji dengan User Acceptance Test (UAT) dengan 89,98% respon pengguna bahwa sistem dapat diterima. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman universitas terhadap fitur-fitur yang diperlukan dalam sistem AMI, yang berdampak pada kesempurnaan desain sistem AMI universitas sesuai dengan siklus PPEPP.
Kata kunci: FODA; siklus PPEPP; sistem AMI; SPMI
Abstract:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan